⑴ 影像系统的如何选择

市场上的集成式影像视觉系统越来越多，如何选择一款适合应用需求的产品，是摆在很多应用工程师面前的一个难题。选择影像视觉系统时应注意的地方：1. 一定要对应用本身有深入的了解在很大程度上是应用本身决定了我们需要选择什么样的产品，对应用本身了解和总结得越仔细，越有利于我们选择合适的产品。如我们要求的检测精度、速度，生产线要求的漏检率和误检率，需要检测产品本身的一致性，生产环境可能带来的影响等。2. 视觉和软件功能是机器视觉系统的核心大部分的集成式机器视觉系统都固化有视觉和软件功能，视觉和软件功能是集成式机器视觉系统的核心。对视觉功能我们需要关注三个方面：1). 视觉和软件功能是否齐全一般的集成式机器视觉系统的软件功能除视觉功能外，还应包含通信控制、人机交互界面等工具。而视觉功能是其中的主要部分，一般包括标定、定位、有/无检测、字符识别、条码识别、颜色分析等工具。当让有些集成式机器视觉系统不包括上述的某些功能，但我们需要用到的功能必须包括。2). 视觉工具的性能是否可满足我们的要求同样的视觉工具，不同的厂家可能实现的原理不一样，从而表现出来的性能也不一样。我们可以想一些办法来测试比较。如对定位功能，我们可以采用以下条件的变化来加以测试对比，观察不同产品在条件变化下哪个稳定性更强，得分值更高。3).零件旋转光学测量装置的变化光照条件的不一致零件外观部分遮盖视觉和软件工具使用是否方便有些视觉和软件功能参数设置简单明了，使用气力爱非常方便，有些产品的视觉和软件功能参数设置复杂，有些参数甚至没有明确的意义，使用起来比较费事。3. 产品的稳定性产品的稳定性也是工程上需要重点关注的，这个只能通过实际的测试和多方咨询才能知道。一般我们可以观察视觉检测的重复精度，是否有过载保护，长时间工作是否会掉线，接口是否可靠等。4. 是否易于集成这一点可通过考察产品的外观结构是否便于安装、软件使用是否灵活方便、接口功能是否齐全、产品说明书和帮助文档是否详细得知。5. 性价比这一点可通过多方咨询和横向比较得知。6. 技术支持当评估一台集成式机器视觉系统时，很重要的疑点就是选择一家可提供较宽范围内的产品支持和培训服务的提供商，这在很大程度上会影响我们应用开发的周期甚至应用的成败。

⑵ 机器视觉系统的机器选型

在机器视觉系统中，获得一张高质量的可处理的图像是至关重要。系统之所以成功，首先要保证图像质量好，特征明显，。一个机器视觉项目之所以失败，大部分情况是由于图像质量不好，特征不明显引起的。要保证好的图像，必须要选择一个合适的光源。
光源选型基本要素：
对比度：对比度对机器视觉来说非常重要。机器视觉应用的照明的最重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生最大的对比度，从而易于特征的区分。对比度定义为在特征与其周围的区域之间有足够的灰度量区别。好的照明应该能够保证需要检测的特征突出于其他背景。
亮度：当选择两种光源的时候，最佳的选择是选择更亮的那个。当光源不够亮时，可能有三种不好的情况会出现。第一，相机的信噪比不够；由于光源的亮度不够，图像的对比度必然不够，在图像上出现噪声的可能性也随即增大。其次，光源的亮度不够，必然要加大光圈，从而减小了景深。另外，当光源的亮度不够的时候，自然光等随机光对系统的影响会最大。
鲁棒性：另一个测试好光源的方法是看光源是否对部件的位置敏感度最小。当光源放置在摄像头视野的不同区域或不同角度时，结果图像应该不会随之变化。方向性很强的光源，增大了对高亮区域的镜面反射发生的可能性，这不利于后面的特征提取。
好的光源需要能够使你需要寻找的特征非常明显，除了是摄像头能够拍摄到部件外，好的光源应该能够产生最大的对比度、亮度足够且对部件的位置变化不敏感。光源选择好了，剩下来的工作就容易多了。具体的光源选取方法还在于试验的实践经验。

⑶ 产品平面尺寸的大小会影响到机器视觉系统中哪些参数的选型

这个问题问的比较笼统，也不是很严格。机器视觉就像人眼一样，你看的范围大，就看的不是很清楚，你看的视野小，就看的很清楚。所以，你说的平面尺寸大小：
1、相机选型：物体尺寸大小除以精度，得出分辨率！
2、镜头选型：物体尺寸大小、相机芯片大小，工作距离。算出焦距。。。。（小尺寸的可能是倍率，远心镜头的参考）
3、光源选型：这个就很简单理解了。
所以，物体的尺寸大小，影响的选型很多，但是这些参数不只受尺寸大小的影响，选型的时候要考虑多个因素！希望能帮到你！

⑷ 如何选择机器视觉软件

目前市场上机器视觉软件分为以下几类：
1、以Halcon，VisionPro为代表的传统机器视觉软件，通过调用各种算法因子，针对目标特征，定制化设置各种参数。其擅长解决以测量为主的定量问题，和判断有无的简单问题，但对复杂检测类的需求，漏检率/误检率较高。虽然软件价格一降再降，国产软件售价仅几千元甚至免费，但前期开发和后期维护成本较高，在使用时面临很大的局限性。
2、以康耐视的VIDI、Sualab(已被康耐视收购)为代表的深度学习软件，将深度学习的标注、训练、测试流程，以PC软件的方式进行封装，降低了用户使用深度学习技术的门槛。主要解决传统视觉无法解决的复杂缺陷检测难题，或用深度学习的标注方法，提高开发效率。但从实际应用效果来看，当前的深度学习主要以监督学习为主，针对不同场景，需要大量的模型选择、调参等工作，无法针对所有场景，通用性的解决，因此，并没有解决传统算法需要定制开发的难题，并且用户的使用门槛较高，普通工程师对深度学习的调参一般没有基础。
3、北京矩视智能创新性的提供了一款云端的工业视觉深度学习工具，线上实现标注、训练、测试流程，依靠在云端积累的大量不同场景的深度学习模型库，用户上传、标注图片后，将由云端自动匹配最优的深度学习模型和参数进行训练，用户无需任何操作，线上测试效果后，下载SDK即可本地化运行，真正做到通用级的工业视觉深度学习工具。同时在商业上，矩视智能将云端工具直接免费，下载sdk后，仅需购买Lisence加密狗，即可本地运行，致力于将深度学习技术应用于所有的工业视觉场景中。

⑸ 视觉检测相机怎么选型

您好，首先您要了解清楚一下内容：

  1. 检测上门产品

  2. 产品尺寸

  3. 检测内容有哪些

  4. 检测精度要求多少

    .................

⑹ 机器视觉检测系统光源选型技巧

嘉铭机器视觉检测系统官员选型技巧主要有这几点

  1. 在视觉系统中图像是核心，选择合适的光源能够呈现一幅好的图像，能够简化算法提高系统稳定性，一幅图像如果曝光过度则会隐藏很多重要的信息；

  2. 出现阴影则会引起边缘误判；图像不均匀则会导致阈值选择困难。因此要保证有较好的图像效果，就必须要选择一个合适的光源。

  3. 目前理想的视觉光源有高频荧光灯、光纤卤素灯、氙气灯、LED光源。应用最多是LED光源

⑺ 如何对机器视觉系统进行硬件选型和设计

找专业的人员给你选择，你自己选择肯定有局限性我也是做机器视觉的能否帮助你。

⑻ 机器视觉检测系统选型

机器视觉是用机器代替人眼测量和判断的。机器视觉检测系统主要包括摄像机、镜头、光源、图像处理系统和执行器。光源作为系统的重要组成部分，直接关系到系统的成败。嘉铭科技目前理想的视觉光源有高频荧光灯、光纤卤素灯、氙气灯、LED光源。应用最多是LED光源。

⑼ 机器视觉系统的视觉传感器要怎样选型

视觉传感器选型设计：在探测子系统硬件平台组成框图中，视觉传感器主要负责对智能作战机器人周围景物的图像采集工作｡之所以在该平台中选用“可见光+红外”复合探测器作为视觉传感器使用，主要是考虑可见光图像采集部分可在光照充足的情况下完成周围图像信息的采集工作，而当光照不足时，红外线图像采集部分则可担负起周围图像信息采集的任务，如此安排既可以保证探测子系统昼夜工作，又可以降低系统功耗｡对于视觉传感器来说，主要任务是完成对机器人周围图像信息的采集工作，并将这些信息转换成相应的电信号｡在选用视觉传感器时，性能、质量、体积、接口形式、安装方式等均属重点考察的因素，因为它们直接关系到所搭建的智能作战机器人探测子系统硬件平台的合理性与可行性。

根据智能作战机器人探测子系统的总体要求，在深入了解国内外相关器件工作性能和使用条件的基础上，通过认真分析与反复选型，选用VCM50可见光/红外线智能探测器作为智能作战机器人探测子系统的视觉传感器。

VCM50是世界上体积最小的智能摄像机，由德国VisimConpents公司生产，尺寸为ϕ30mm*100mm，内置高性能CCD传感器、图像采集卡、图像存储器、DSP高速处理器｡根据环境照度的不同，其可见光/红外成像功能可自动切换，能够保证智能作战机器人在质量、体积、昼夜作战方面的实际要求。

⑽ 自动化视觉系统的选择

自动化视觉系统没有最好的，只有最合适的，在选择自动化视觉系统之前，一定要先弄内清容楚自身的实际需求，比如说你的产品多么高的精度。当然精度是越高越好，但是如果追求精度产生的成本远远大于产品本身的价值，那就没有必要选择高精度的自动化视觉检测系统了。